2020年04月26日 | CMOS传感器的发展—叠加和互联技术

上一篇我们介绍了阻碍CMOS传感器一大主要因素——像素间距，其实它只是影响图像好坏的众多因素之一，还有更多的技术难题摆在我们面前。

叠加和互联

除了像素缩放，CMOS图像传感器正在进行其他创新，如芯片堆叠。供应商也在使用不同的互连技术，如TSV(硅通孔技术)封装技术、混合键合和pixel-to-pixel。

多年来，包括像素阵列和逻辑电路在内的图像传感器都在同一个芯片上。最大的变化发生在2012年，当时索尼推出了一款两模堆叠的图像传感器。芯片堆叠可以使供应商将传感器和处理功能拆分到不同的芯片上。这允许更多的功能在传感器，同时也减少了模具尺寸。

为此，索尼开发了一种基于90nm工艺的像素阵列芯片。该芯片被堆叠在一个单独的65nm图像信号处理器(ISP)芯片上，它提供处理功能。然后将两个模具连接起来。

最终，其他厂商也转向了类似的堆叠方法。一般来说，顶部像素阵列模具是基于成熟节点的。底部ISP模具的工艺范围为65nm、40nm和28nm。14nm finFET技术正在研发中。

与此同时，在2018年，三星和索尼开发了三层设备。在索尼CMOS图像传感器系列的一个版本中，一个DRAM单元被夹在图像传感器和逻辑芯片之间。嵌入式DRAM支持更快的数据读取。

除了芯片堆叠，供应商也在开发不同的互连方案，将一个模具连接到另一个。最初，OmniVision、三星和索尼使用的是tsv，这是一种微小的、类似于通道的电气互连。

2016年，索尼转向了一种名为铜混合键合(copper hybrid bonding)的互联技术。三星仍然在TSV领域精进，而OmniVision同时在做TSV和混合绑定。

在混合键合中，模具采用铜-铜互连。为此，逻辑晶片和像素阵列晶片在一个晶圆厂加工。两个晶圆片通过介电间的键合连接，然后是金属间连接。

TSV和混合键合都能实现良好的间距。Lam的Haynes介绍：“关于CMOS图像传感器像素和逻辑晶片的堆叠，TSV集成和混合键合可能会继续与堆叠的BSI共存，但随着多堆叠BSI传感器变得越来越普遍，TSV集成将变得越来越重要。”

还有其他可能的趋势。KLA高级营销总监Steve Hiebert表示：“在未来，我们希望看到两个与CMOS图像传感器芯片堆叠相关的趋势。第一个是进一步缩小间距，以实现更高的芯片间互连密度。第二种是增加三种或更多设备的部署。”

下一件大事是像素间的互联。Xperi正在开发一种名为“3D混合BSI”的技术，用于像素级集成。索尼和OmniVision已经展示了这项技术。

Xperi产品营销高级总监Abul Nuruzzaman：“它会使更多的互联成为可能，它允许传感器的每个像素与相关的A/D转换器之间的像素级互连，而且对所有像素进行并行A/D转换。该连接提供了堆叠像素和逻辑层之间的高密度电互连，允许实现与有效百万像素数量一样多的A/D转换器。混合键合也可用于将内存与专用内存叠加到每个像素上。”

这种结构支持大规模的并行信号传输，使得高速读取和写入图像传感器的所有像素数据成为可能。Nuruzzaman:“它使全局快门具有缩放像素功能，可以为自动驾驶汽车、医学成像和高端摄影等各种关键时间应用提供实时、高分辨率成像。”

结论

显然，CMOS图像传感器是个动态的市场。但在covid19爆发的情况下，2020年对供应商来说将是艰难的一年。

尽管如此，市场上仍有一波创新浪潮。IC Insights的Lineback表示:“嵌入式CMOS图像传感器和摄像头正在越来越多的应用于安全、基于视觉的用户界面和识别、物联网、自动驾驶汽车和无人机等系统中。”

延伸阅读——像素真的越高越好吗？底大一级压死人

在市场竞争如火如荼同时，智能手机厂商的“像素大战”不断升级。2019年初，华为、小米抢发4800 万像素摄像头手机；年中，vivo、OPPO、三星、红米等争先恐后发布6400 万像素手机；如今，继联想之后，小米在三星的加持下，一亿像素手机也实现了量产上市。

目前，手机厂商正利用AI算法将夜拍、防抖、虚化、变焦等一些在相机上的功能逐一攻克并应用在智能手机上，潜望式、TOF、超广角、长焦镜头也随之在手机上出现。由此，围绕手机和相机拍照孰优孰劣的争逐渐成为焦点。那么，手机拍照真的能取代相机乃至单反吗？

相同像素，“底大一级压死人”

11月5日，小米在北京发布了1亿像素手机小米CC9 Pro。这款手机的相机是小米手机的巅峰之作，总计1亿像素，拥有10倍混合光学变焦、50倍数码变焦、1200万人像、2000万超广角和1.5CM超微距镜头，最终与华为Mate 30 Pro并驾齐驱，拿下了DxOMark相机排名的第一名。

有趣的是，小米在发布会上以“像素之名”用小米手机和一系列相机做了比较。显然，1亿像素成为小米手机的营销卖点。然而，2019年初，小米手机相机的另一种逻辑似乎更为真实。雷军彼时发微博强调：相机最核心的是感光元器件的面积，俗称“底”，就是分辨度*每个点大小。底大画质就会好。

那么，且来看看到底是“底大一级压死人”还是“高像素即正义”。众所周知，像素数量与最终成像的解析力密切相关，在理想情况下，我们可以认为像素数量越多，照片解析力就会越好。然而，像素越高就一定越好吗？并非如此，因为在相同数量的像素下，它们的像素面积可能不一样。

如果每个像素面积够大，捕捉到的光线足够多，就可以记录下更多的信息，照片的画质也会更好，反之亦然。一个CMOS图像传感器(CIS)上有多少个像素，可以简单理解为将这颗传感器切分成多少份。在同一块传感器上可以分割出6400万个小方块作为感光点，也可以分割出 1亿个小方块作为感光点。

虽然感光点从数量上增多了，对应的像素也从6400万上升到了1亿，但每个像素的感光面积却在变小。雷军说的“底大一级压死人”，就是这个道理：当它们的像素一样，单位像素的感光面积越大，进光量越高，宽容度、暗光等表现会更好。由此，单位像素的感光面积，才是真正决定照片画质的关键。

在同是1亿像素的手机和相机情况下，由于相机的传感器更大，感光元件接收到的光线更多，拍出来的照片细节更多、噪点更少、画质更好。值得一提，小米宣布发布1亿徐像素镜头之后，富士数码的官方微博发了一张图片，把小米CC9 Pro的传感器 P 到了相机上，一时间迎来了不少网友调侃。

不过，将像素做小或者将CMOS图像传感器做大，也是近十多年来的总体技术趋势。研究机构TechInsights统计了近20年手机图像传感器、像素尺寸趋势。很容易发现，像素正变得越来越小。但无论是索尼的4800万像素，还是三星的6400万/1亿像素传感器，其像素尺寸都在0.8μm这个节点上。

可以说，基于0.8μm尺寸的1亿像素CMOS图像传感器，在博取眼球同时，也是对下一代技术的一个扩张。为了容纳这么多的像素，CIS的总尺寸在逐渐变大。索尼IMX586 4800万像素CIS尺寸为1/2英寸，三星GW1 6400万像素CIS尺寸为1/1.72英寸，而三星的1亿像素CIS尺寸是1/1.33英寸。

由此，小米CC9 Pro的1亿像素意义尽管不小，但它 1/1.33 的大底CMOS才是这款手机比其它手机厉害的地方。1/1.33英寸和单反/微单还存在量级差距，但在手机领域，可以认为几乎是绝无仅有的，而且正靠拢1英寸小DC。当然，将CIS做大也意味着光学结构成本、技术难度大幅增加。